選擇 TKB 的理由
我選擇TKB的最大理由是因為榜單十分優秀，榜單優秀也同時意味師資陣容實力堅強，
因此當時我毫無猶豫地選擇TKB。
真正上課後發現不僅師資堅強，櫃台人員的服務也十分優秀，
在我上課時會主動關心我，並且能在上課需要時給我最熱情的幫助。
台大資工所考試準備方法
各科準備心法
在準備研究所考試的這段時間裡，我深刻體會到「方法比努力更重要」的道理。
在此，我想分享我在準備各科時所採取的策略。
線性代數的內容環環相扣，每個章節之間的連結性極高，
因此學習時應注重理解每一章節的核心概念，而非只追求學習進度。
例如，矩陣運算、向量空間、特徵值與特徵向量等主題都是後續學習的基礎，
若未能扎實掌握，後面的內容將會難以消化。
因此，我建議每學完一個章節，都應該確保自己完全理解，
並透過習題來驗證學習效果，而非急於往後推進進度。
離散數學的特點是範圍廣且章節之間的連結性不強，
這使得第一次學習時容易忽略某些章節。
然而，千萬不要預設立場地認為某些部分不重要，
我的建議是先完整學完課程，建立基本概念後再開始寫考古題，
透過近年的考試趨勢來抓出最常出題的章節，
例如組合數學、邏輯推理、圖論等，進行重點複習，以提升應試效率。
在準備這門課時，我非常幸運能遇到張凡老師的指導。
他的教學方式讓我能夠逐步理解硬體架構，而不會覺得過於抽象或困難。
在這門課中，Pipeline與Memory 是考試的重點，
這兩章涉及到效能提升與記憶體層次結構的運作原理，
因此需要特別關注。我的建議是：跟隨老師的教學步調，
扎實地學好基本概念，並搭配課後習題來強化理解，這樣在面對考題時才能迅速找到解題關鍵。
作業系統的範圍廣泛，且考古題的變化多端，是最難掌握的一科。
除了補習班的課程內容外，我建議可以適當地閱讀原文書加深理解。
由於考試趨勢變化快速，單靠過去的考古題可能不足以全面掌握考點，
因此建議多寫近年的考題，透過大量練習來熟悉不同的題型，確保自己能夠適應最新的考試方向。
演算法是一門投入與回報成正比的科目，學得好，對於考試的幫助極大。
我建議先學完資料結構後再來學演算法，這樣可以更容易理解各種演算法的應用場景。
其中，動態規劃（DP）與圖論（Graph Algorithm)是考試的重點，務必要深入學習。
我在準備時，除了練習課本上的習題，也會額外找一些經典的演算法題目來實作，
確保自己能夠靈活應用各種演算法解決問題。
資料結構同樣是高CP值的一科，因為學習過程中若理解透徹，之後幾乎不太會忘記。
我非常推薦弘毅老師的課程，他的教學方式清晰易懂，能夠讓人快速掌握資料結構的精髓。
我自己的學習方式是：早期開始學習資料結構，並在最後的衝刺階段針對每種資料結構
如陣列、鏈結串列、堆疊、佇列、樹、圖等）畫出心智圖
這樣能幫助自己迅速回憶關鍵概念，對於考試的臨場發揮極有幫助。
心路歷程
當初決定報考資工所，是因為我在大學時期的成績並不理想，系排名大約落在 70% 左右，
不能靠推甄上研究所，這讓我意識到自己需要找尋新的突破。
從開始準備到正式考試，這段時間約 9 個月，但若要給未來考生建議，我認為預留 1 年的準備時間會更為穩妥。
由於我具備一定的數學基礎，所以線性代數與離散數學的學習相對較快，但若是對六科內容都沒有接觸過的考生，
更充裕的時間規劃會讓學習更加扎實，不至於在衝刺階段感到力不從心。
在這 9 個月裡，我深刻體會到「穩定持續的學習」比短時間的密集衝刺更為重要。
剛開始時，面對龐大的課程內容，我感到有些焦慮，但隨著學習進度的推進，
我逐漸找到了適合自己的學習節奏。尤其在準備計算機組織、作業系統等相對陌生的科目時，
我發現跟隨老師的教學步調，一步一步打好基礎，比起急著刷題更能有效提升理解與應用能力。
大碩資工所師資推薦：張凡
能夠順利考上資工研究所，除了自身的努力外，我最想感謝的是計算機組織課程的張凡老師。
張老師的課程不僅幫助我奠定了堅實的專業基礎，更讓我對原本不感興趣的硬體知識產生了濃厚的興趣，
這對於我能夠在研究所入學考試中發揮出色至關重要。
張老師的教學風格輕鬆愉快，但卻不失專業與水準。他擅長由淺入深地引導我們理解計算機組織的概念，
即使是最艱澀的硬體架構與運作機制，他都能用清楚易懂的方式拆解，使我們能夠毫不費力地吸收知識。
特別是在學習計算機架構、指令集設計與處理器運作原理時，
張老師能夠以生動的講解與層層遞進的教學方式，讓我們在短時間內掌握核心觀念，
甚至能舉一反三，將理論應用於實際問題中。
過去，我對硬體相關的內容總是感到困難且無趣，但張老師讓我體會到計算機組織的精妙之處，
甚至激發了我對低階系統架構的興趣。這種學習心態的轉變，對於未來的研究生涯也會帶來深遠的影響。
因此，我衷心感謝張老師的教誨！
大碩資工所課程推薦
| 課名 | 師資 | 試聽 |
|---|---|---|
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資工所
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TKB師資
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計組與計結
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張凡老師
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演算法
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TKB師資
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線性代數
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林緯
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離散數學
|
林緯
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資料結構(數位學堂)
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洪逸
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